Scripts {pliman} 67ª RBRAS e 20º SEAGRO

1 Pacotes

library(pliman)
library(tidyverse)
setwd("D:/Desktop/UFSC/cursos/pliman67rbras")
set_wd_here()
# set_pliman_viewer("mapview")

2 Importação e manipulação

2.1 Importação

leaves <- image_import("leaves.jpg", plot = TRUE)

2.2 Resolução

dpi(leaves, viewer = "mapview")

2.3 Cortar, girar e redimensionar

crop <- image_autocrop(leaves, plot = TRUE)

# crop <- image_crop(leaves, viewer = "mapview")

crop <- image_crop(leaves,
                   width = 137:912, 
                   height = 59:739)

3 Segmentação

# Índices para segmentação
pliman_indexes()
##  [1] "R"     "G"     "B"     "NR"    "NG"    "NB"    "GB"    "RB"    "GR"   
## [10] "BI"    "BIM"   "SCI"   "GLI"   "HI"    "NGRDI" "NDGBI" "NDRBI" "I"    
## [19] "S"     "VARI"  "HUE"   "HUE2"  "BGI"   "L"     "GRAY"  "GLAI"  "CI"   
## [28] "SHP"   "RI"    "G-B"   "G-R"   "R-G"   "R-B"   "B-R"   "B-G"   "DGCI" 
## [37] "GRAY2" "L*"    "a"     "b*"    "L*-a"  "L*-b"  "b*-a"
index <- image_index(leaves, index = c("R", "G", "B", "B-R"))

plot(index, type = "density")

# Imagem binária
binary <- image_binary(leaves, index = "B-R")

binary <- 
  image_binary(leaves,
               index = "B-R",
               invert = TRUE)

binary <- 
  image_binary(leaves, 
               index = "B-R",
               fill_hull = TRUE)

binary <- 
  image_binary(leaves, 
               index = "B-R",
               filter = 5,
               fill_hull = TRUE)

# Segmentação
seg <- image_segment(leaves,
                     # threshold = 0.1,
                     # threshold = "aa",
                     index = "B-R")

4 Análise de objetos

4.1 Imagem única

grains <- image_import("grains.jpg", plot = TRUE)

# Analisar os objetos
res <- analyze_objects(grains, index = "GRAY")

res$statistics
# Algumas funcionalidades
res <- 
  analyze_objects(grains, 
                  index = "GRAY",
                  lower_noise = 0.4,      # remove ruídos maiores
                  show_contour = FALSE,
                  marker = "point")

plot(res)

res <- 
  analyze_objects(grains, 
                  index = "GRAY",
                  topn_upper = 10,        # Somente os 10 maiores grãos
                  show_contour = FALSE,
                  marker = "point")

4.2 Processamento em lote com correção (referência)

4.2.1 Pelo tamanho da referência

# Analisar os objetos
res <- 
  analyze_objects(pattern = "P",
                  dir_original = "flax_grain",    # subpasta com as imagens originais
                  dir_processed = "proc",         # subpasta com as imagens processadas
                  reference = TRUE,               # indica que há uma referência
                  reference_larger = TRUE,        # indica que a referência é o maior objeto 
                  reference_area = 6,             # a referência tem 6 cm2
                  index = "GRAY",
                  show_contour = FALSE,
                  marker = "point",
                  plot = FALSE,
                  save_image = TRUE)
## Processing image P01 |=======                                    | 17% 00:00:00 
## Processing image P02 |==============                             | 33% 00:00:04 
## Processing image P03 |======================                     | 50% 00:00:12 
## Processing image P04 |=============================              | 67% 00:00:19 
## Processing image P05 |====================================       | 83% 00:00:23 
## Processing image P06 |===========================================| 100% 00:00:27 
## --------------------------------------------
##  Image Objects
##    P01     277
##    P02      91
##    P03     179
##    P04     112
##    P05      22
##    P06      78
## --------------------------------------------
hist(res$results$length)

4.2.2 Pela cor da referência

flax <- image_import("flax_af/A2_32_3.jpg", plot = TRUE)

# Índice para segmentar a referência e folhas do fundo
image_segment_iter(flax, 
                   index = c("R/(G/B)", "B-R"),
                   ncol = 3)
##      image pixels   percent
## 1 original 806490 100.00000
## 2     seg1 129657  16.07670
## 3     seg2  38517  29.70684

# Note que agora o processamento é realizado de forma paralela
res <-
  analyze_objects(pattern = "A",
                  dir_original = "flax_af",
                  reference = TRUE,
                  reference_area = 20,
                  watershed = FALSE,
                  filter = 2,
                  plot = FALSE,
                  parallel = TRUE)
## --------------------------------------------
##      Image Objects
##    A1_28_1      18
##    A1_28_2      28
##    A1_28_3      28
##   A10_90_1     149
##   A10_90_2     116
##   A10_90_3      77
##   A11_98_1     132
##   A11_98_2     151
##   A11_98_3     119
##  A12_105_1     110
##  A12_105_2     127
##  A12_105_3     154
##    A2_32_1      23
##    A2_32_2      25
##    A2_32_3      31
##    A3_42_1      39
##    A3_42_2      47
##    A3_42_3      52
##    A4_46_1      58
##    A4_46_2      38
##    A4_46_3      56
##    A5_55_1      53
##    A5_55_2      74
##    A5_55_3      61
##    A6_63_1      68
##    A6_63_2     105
##    A6_63_3      83
##    A7_70_1      98
##    A7_70_2     111
##    A7_70_3     112
##    A8_76_1     113
##    A8_76_2     118
##    A8_76_3     114
##    A9_83_1     120
##    A9_83_2      89
##    A9_83_3     101
## --------------------------------------------
merged <- get_measures(res)


# Organizar os dados para ajuste do modelo Logístico
df_plot <- 
  merged$summary |> 
  separate_col(img, 
               into = c("avaliacao", "das", "bloco")) |> 
  mutate(das = as.numeric(das))

formula <- y ~ b1/(1 + exp(b2 - b3 * x))

ggplot(df_plot, aes(das, area_sum)) + 
  geom_smooth(method = "nls",
              method.args = list(formula = formula,
                                 start = c(b1 = 248,
                                           b2 = 6,
                                           b3 = 0.07)),
              se = FALSE,
              color = "red") +
  stat_summary(fun.data = mean_se,
               geom = "errorbar",
               width = 0.5) +
  stat_summary(fun = mean,
               geom = "point",
               col = "blue",
               size = 3) +
  scale_x_continuous(breaks = unique(df_plot$das)) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 150, by = 25)) +
  labs(x = "Dias após a semeadura",
       y = expression(Área~foliar~média~(cm^2~planta^{-1}))) +
  theme_bw(base_size = 16) +
  theme(panel.grid = element_blank()) 

5 Ortomosaicos

Imagens disponibilizadas por Filipe Matias, no github do FIELDimageR

5.1 Cobertura vegetal (canopy)

# imagem
img <- 
  image_import("potatoes.tif", path = "orthomosaic") |> 
  image_horizontal()

plot(img)

# preparar a imagem
# Somente iterativo
# prep <- image_prepare_mv(img)
prep <- 
  img |> 
  image_rotate(-2.076, plot = FALSE) |> 
  image_crop(width = 194:1075,
             height = 143:379,
             plot = TRUE)

# índice para segmentação
image_index(prep, index =  "HUE")

res <- 
  analyze_objects_shp(prep,
                      nrow = 16,
                      ncol = 9,
                      index = "HUE",
                      object_index = c("NGRDI", "DGCI"))

# cobertura de solo
plot_index_shp(res)

# resumir as informações
results <- get_measures(res)

5.2 Índices de vegetação

# Nível de parcela
plot_index_shp(res, attribute = "NGRDI")

# Nível de pixel
plot_index(object = res, index = "DGCI")

# plot_index(object = res, index = "DGCI", viewer = "map")

# resumir as informações
results <- get_measures(res)

5.3 Stand de plantas

# imagem
stand <- image_import("stand.jpg", path = "orthomosaic", plot = TRUE)

# índice para segmentação
image_segment(stand, "HUE")

image_segment(stand, "NGRDI")

image_segment(stand, "NGRDI", invert = TRUE)

res <- 
  analyze_objects_shp(stand,
                      index = "NGRDI",
                      invert = TRUE,
                      nrow = 7,
                      ncol = 1)

par(mfrow = c(1, 2))
# cobertura de solo
plot_index_shp(res)

# mapeamento das plantas (distâncias e CV(%))
object_mark(res)
mapped <-  object_map(res)

# coeficiente de variação dentro da linha
barplot(mapped$cvs)

par(mfrow = c(1, 1))

6 Fitopatometria

6.1 Iterativa

folha <- image_pliman("sev_leaf.jpg", plot = TRUE)

# measure_disease_iter(folha, viewer = "mapview")

6.2 Usando paletas

folha <- image_import("soybean_rust/soy_1.jpg", plot = TRUE)

pals <- image_import(pattern = "soja_",
                     path = "soybean_rust",
                     plot = TRUE,
                     ncol = 3)

sev <- 
  measure_disease(folha,
                  img_healthy = pals$soja_h.png,     # paleta para folha sadia
                  img_symptoms = pals$soja_s.png,    # paleta para folha doente
                  img_background = pals$soja_b.png)  # paleta para fundo

sev$severity

6.3 Usando índices de imagem

# Índice para segmentar a folha do fundo, depois a doença da folha
image_segment_iter(folha, 
                   index = c("B", "NGRDI"),
                   ncol = 3)
##      image  pixels   percent
## 1 original 4813707 100.00000
## 2     seg1 2781900  57.79122
## 3     seg2  384237  13.81203

# IMPORTANTE: theshold vai alterar a severidade
sev2 <- 
  measure_disease(folha,
                  index_lb = "B",            # índice para segmentar a folha do fundo
                  index_dh = "NGRDI",        # índice para segmentar folha doente e sadia
                  threshold = c("Otsu", 0))  # threshold para os dois índices, respectivamente

sev2$severity
# em lote (utilizando as paletas)
sev3 <- 
  measure_disease(pattern = "soy_",
                  dir_original = "soybean_rust",    # pasta com as imagens originais
                  dir_processed = "proc_rust",      # pasta com as imagens processadas
                  save_image = TRUE,
                  plot = FALSE,
                  img_healthy = pals$soja_h.png,
                  img_symptoms = pals$soja_s.png,
                  img_background = pals$soja_b.png,
                  parallel = TRUE)
# standard area diagrams
sad(sev3, n = 6)
sev4 <- 
  measure_disease(pattern = "soy_",
                  dir_original = "soybean_rust",
                  plot = FALSE,
                  index_lb = "B",
                  index_dh = "NGRDI",
                  threshold = c("Otsu", 0),
                  parallel = TRUE)

plot(sev3$severity$symptomatic, sev4$severity$symptomatic)

6.4 Em grids

folha_grid <- image_import("disease_shp.jpg", plot = TRUE)
sev5 <- 
  measure_disease_shp(folha_grid,
                      index_lb = "HUE2",
                      index_dh = "NGRDI",
                      threshold = c("Otsu", 0),
                      filter = 10,
                      ncol = 3,
                      nrow = 3,
                      plot = FALSE)
plot(folha_grid)
plot(sev5$shapefiles)
plot_measures(sev5, "symptomatic")


  1. Universidade Federal de Santa Catarina, https://olivoto.netlify.app/↩︎

---
title: "Scripts {pliman} 67ª RBRAS e 20º SEAGRO"
author:
  - Tiago Olivoto^[Universidade Federal de Santa Catarina, https://olivoto.netlify.app/]
output:
  rmdformats::readthedown:
    highlight: tango
    df_print: paged
    lightbox: true
    gallery: true
    number_sections: true
    code_download: true
    self_contained: true

---

```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE,
                      error = TRUE,
                      warning = FALSE,
                      message = FALSE,
                      cache = FALSE,
                      fig.align = "center")

```

[![](logo.png)](https://67rbras20seagro.com.br/)

# Pacotes

```{r}
library(pliman)
library(tidyverse)
setwd("D:/Desktop/UFSC/cursos/pliman67rbras")
set_wd_here()
# set_pliman_viewer("mapview")

```

# Importação e manipulação
## Importação
```{r}
leaves <- image_import("leaves.jpg", plot = TRUE)

```

## Resolução
```{r eval=FALSE}
dpi(leaves, viewer = "mapview")
```


## Cortar, girar e redimensionar
```{r}
crop <- image_autocrop(leaves, plot = TRUE)
# crop <- image_crop(leaves, viewer = "mapview")

crop <- image_crop(leaves,
                   width = 137:912, 
                   height = 59:739)
```


# Segmentação
```{r}
# Índices para segmentação
pliman_indexes()
index <- image_index(leaves, index = c("R", "G", "B", "B-R"))
plot(index, type = "density")

# Imagem binária
binary <- image_binary(leaves, index = "B-R")
binary <- 
  image_binary(leaves,
               index = "B-R",
               invert = TRUE)
binary <- 
  image_binary(leaves, 
               index = "B-R",
               fill_hull = TRUE)
binary <- 
  image_binary(leaves, 
               index = "B-R",
               filter = 5,
               fill_hull = TRUE)

# Segmentação
seg <- image_segment(leaves,
                     # threshold = 0.1,
                     # threshold = "aa",
                     index = "B-R")
```



# Análise de objetos
## Imagem única
```{r}
grains <- image_import("grains.jpg", plot = TRUE)

# Analisar os objetos
res <- analyze_objects(grains, index = "GRAY")
res$statistics

# Algumas funcionalidades
res <- 
  analyze_objects(grains, 
                  index = "GRAY",
                  lower_noise = 0.4,      # remove ruídos maiores
                  show_contour = FALSE,
                  marker = "point")
plot(res)

res <- 
  analyze_objects(grains, 
                  index = "GRAY",
                  topn_upper = 10,        # Somente os 10 maiores grãos
                  show_contour = FALSE,
                  marker = "point")

```


## Processamento em lote com correção (referência)
### Pelo tamanho da referência
```{r}
# Analisar os objetos
res <- 
  analyze_objects(pattern = "P",
                  dir_original = "flax_grain",    # subpasta com as imagens originais
                  dir_processed = "proc",         # subpasta com as imagens processadas
                  reference = TRUE,               # indica que há uma referência
                  reference_larger = TRUE,        # indica que a referência é o maior objeto 
                  reference_area = 6,             # a referência tem 6 cm2
                  index = "GRAY",
                  show_contour = FALSE,
                  marker = "point",
                  plot = FALSE,
                  save_image = TRUE)

hist(res$results$length)

```


### Pela cor da referência
```{r}
#| out-width: "100%"
flax <- image_import("flax_af/A2_32_3.jpg", plot = TRUE)

# Índice para segmentar a referência e folhas do fundo
image_segment_iter(flax, 
                   index = c("R/(G/B)", "B-R"),
                   ncol = 3)


# Note que agora o processamento é realizado de forma paralela
res <-
  analyze_objects(pattern = "A",
                  dir_original = "flax_af",
                  reference = TRUE,
                  reference_area = 20,
                  watershed = FALSE,
                  filter = 2,
                  plot = FALSE,
                  parallel = TRUE)

merged <- get_measures(res)


# Organizar os dados para ajuste do modelo Logístico
df_plot <- 
  merged$summary |> 
  separate_col(img, 
               into = c("avaliacao", "das", "bloco")) |> 
  mutate(das = as.numeric(das))

formula <- y ~ b1/(1 + exp(b2 - b3 * x))

ggplot(df_plot, aes(das, area_sum)) + 
  geom_smooth(method = "nls",
              method.args = list(formula = formula,
                                 start = c(b1 = 248,
                                           b2 = 6,
                                           b3 = 0.07)),
              se = FALSE,
              color = "red") +
  stat_summary(fun.data = mean_se,
               geom = "errorbar",
               width = 0.5) +
  stat_summary(fun = mean,
               geom = "point",
               col = "blue",
               size = 3) +
  scale_x_continuous(breaks = unique(df_plot$das)) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 150, by = 25)) +
  labs(x = "Dias após a semeadura",
       y = expression(Área~foliar~média~(cm^2~planta^{-1}))) +
  theme_bw(base_size = 16) +
  theme(panel.grid = element_blank()) 

```



# Ortomosaicos
Imagens disponibilizadas por Filipe Matias, no github do [FIELDimageR](Rhttps://github.com/OpenDroneMap/FIELDimageR)

## Cobertura vegetal (canopy)

```{r}
# imagem
img <- 
  image_import("potatoes.tif", path = "orthomosaic") |> 
  image_horizontal()

plot(img)

# preparar a imagem
# Somente iterativo
# prep <- image_prepare_mv(img)
prep <- 
  img |> 
  image_rotate(-2.076, plot = FALSE) |> 
  image_crop(width = 194:1075,
             height = 143:379,
             plot = TRUE)


# índice para segmentação
image_index(prep, index =  "HUE")


res <- 
  analyze_objects_shp(prep,
                      nrow = 16,
                      ncol = 9,
                      index = "HUE",
                      object_index = c("NGRDI", "DGCI"))

# cobertura de solo
plot_index_shp(res)

# resumir as informações
results <- get_measures(res)
```

## Índices de vegetação

```{r}
# Nível de parcela
plot_index_shp(res, attribute = "NGRDI")

# Nível de pixel
plot_index(object = res, index = "DGCI")
# plot_index(object = res, index = "DGCI", viewer = "map")

# resumir as informações
results <- get_measures(res)
```

## Stand de plantas

```{r}
# imagem
stand <- image_import("stand.jpg", path = "orthomosaic", plot = TRUE)


# índice para segmentação
image_segment(stand, "HUE")
image_segment(stand, "NGRDI")
image_segment(stand, "NGRDI", invert = TRUE)

res <- 
  analyze_objects_shp(stand,
                      index = "NGRDI",
                      invert = TRUE,
                      nrow = 7,
                      ncol = 1)

par(mfrow = c(1, 2))
# cobertura de solo
plot_index_shp(res)

# mapeamento das plantas (distâncias e CV(%))
object_mark(res)
mapped <-  object_map(res)

# coeficiente de variação dentro da linha
barplot(mapped$cvs)

par(mfrow = c(1, 1))
```


# Fitopatometria
## Iterativa
```{r}
folha <- image_pliman("sev_leaf.jpg", plot = TRUE)
# measure_disease_iter(folha, viewer = "mapview")

```


## Usando paletas
```{r}
folha <- image_import("soybean_rust/soy_1.jpg", plot = TRUE)
pals <- image_import(pattern = "soja_",
                     path = "soybean_rust",
                     plot = TRUE,
                     ncol = 3)
sev <- 
  measure_disease(folha,
                  img_healthy = pals$soja_h.png,     # paleta para folha sadia
                  img_symptoms = pals$soja_s.png,    # paleta para folha doente
                  img_background = pals$soja_b.png)  # paleta para fundo
sev$severity

```

## Usando índices de imagem
```{r}
# Índice para segmentar a folha do fundo, depois a doença da folha
image_segment_iter(folha, 
                   index = c("B", "NGRDI"),
                   ncol = 3)

# IMPORTANTE: theshold vai alterar a severidade
sev2 <- 
  measure_disease(folha,
                  index_lb = "B",            # índice para segmentar a folha do fundo
                  index_dh = "NGRDI",        # índice para segmentar folha doente e sadia
                  threshold = c("Otsu", 0))  # threshold para os dois índices, respectivamente
sev2$severity

# em lote (utilizando as paletas)
sev3 <- 
  measure_disease(pattern = "soy_",
                  dir_original = "soybean_rust",    # pasta com as imagens originais
                  dir_processed = "proc_rust",      # pasta com as imagens processadas
                  save_image = TRUE,
                  plot = FALSE,
                  img_healthy = pals$soja_h.png,
                  img_symptoms = pals$soja_s.png,
                  img_background = pals$soja_b.png,
                  parallel = TRUE)
# standard area diagrams
sad(sev3, n = 6)

sev4 <- 
  measure_disease(pattern = "soy_",
                  dir_original = "soybean_rust",
                  plot = FALSE,
                  index_lb = "B",
                  index_dh = "NGRDI",
                  threshold = c("Otsu", 0),
                  parallel = TRUE)

plot(sev3$severity$symptomatic, sev4$severity$symptomatic)


```

## Em grids

```{r}
folha_grid <- image_import("disease_shp.jpg", plot = TRUE)
sev5 <- 
  measure_disease_shp(folha_grid,
                      index_lb = "HUE2",
                      index_dh = "NGRDI",
                      threshold = c("Otsu", 0),
                      filter = 10,
                      ncol = 3,
                      nrow = 3,
                      plot = FALSE)
plot(folha_grid)
plot(sev5$shapefiles)
plot_measures(sev5, "symptomatic")

```


